Lire et Visualiser
Avant de pouvoir analyser des données, il est nécessaire de les importer dans votre environnement R. Dans la plupart des cas réels, les données sont stockées dans des fichiers externes ou des bases de données. La première étape de tout flux de travail d'analyse de données consiste à importer ces données afin de pouvoir commencer à les explorer et à les manipuler.
Sources de données courantes
Les données réelles proviennent souvent de diverses sources, telles que :
- fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) ;
- feuilles de calcul Excel ;
- fichiers texte brut (TXT) ;
- bases de données (par exemple, SQL, SQLite, PostgreSQL) ;
- API Web ou autres sources en ligne.
R propose un ensemble de fonctions et de packages permettant de lire facilement des données à partir de chacune de ces sources.
Lecture d'un fichier CSV
Le format CSV est l'un des plus utilisés pour stocker des données tabulaires. Pour importer un fichier CSV dans R, on utilise généralement une fonction qui lit le fichier et le stocke dans un data frame, une structure qui organise les données en lignes et en colonnes.
df <- read_csv("car_details.csv")
Visualisation de vos données
Une fois les données chargées, il est utile d’y jeter un coup d’œil rapide. Une méthode simple pour cela dans RStudio consiste à utiliser la fonction View() :
View(df)
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What other functions can I use to explore my data after importing it?
Can you explain the difference between head() and tail() in R?
How do I handle missing values in my imported dataset?
Awesome!
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Avant de pouvoir analyser des données, il est nécessaire de les importer dans votre environnement R. Dans la plupart des cas réels, les données sont stockées dans des fichiers externes ou des bases de données. La première étape de tout flux de travail d'analyse de données consiste à importer ces données afin de pouvoir commencer à les explorer et à les manipuler.
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Les données réelles proviennent souvent de diverses sources, telles que :
- fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) ;
- feuilles de calcul Excel ;
- fichiers texte brut (TXT) ;
- bases de données (par exemple, SQL, SQLite, PostgreSQL) ;
- API Web ou autres sources en ligne.
R propose un ensemble de fonctions et de packages permettant de lire facilement des données à partir de chacune de ces sources.
Lecture d'un fichier CSV
Le format CSV est l'un des plus utilisés pour stocker des données tabulaires. Pour importer un fichier CSV dans R, on utilise généralement une fonction qui lit le fichier et le stocke dans un data frame, une structure qui organise les données en lignes et en colonnes.
df <- read_csv("car_details.csv")
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